(57)【要約】【課題】マルチスペクトル画像、あるいは装置や照明に依存しない色空間の画像、あるいは多原色画像を高精度に圧縮、再生する画像圧縮装置を提供する。【解決手段】入力された各画像信号を予め統計処理によって算出した基底関数を使って基底表現値に変換し基底表現値を画素値とする画像を作成する基底表現画像作成手段と、基底関数に付随するパラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記基底表現画像のうち上位Z個の基底による基底表現画像とそのパラメータをまとめて１つのタグを付与し、上位Z以下の基底による基底表現画像とそのパラメータは異なるタグを付与して、別々に圧縮する分割圧縮手段とを具備する。【選択図】図１
2006101512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された各画像信号を予め統計処理によって算出した基底関数を使って基底表現値に変換し基底表現値を画素値とする画像を作成する基底表現画像作成手段と、基底関数に付随するパラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記基底表現画像のうち上位Z個の基底による基底表現画像とそのパラメータをまとめて１つのタグを付与し、上位Z以下の基底による基底表現画像とそのパラメータは異なるタグを付与して、別々に圧縮する分割圧縮手段とを具備することを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項２】
１つのタグとしてまとめる基底の数Zは、圧縮された画像のデータ量の応じて変化することを特徴とする請求項１記載の画像圧縮装置。
【請求項３】
１つのタグとしてまとめる基底の数Zは、圧縮された画像のデータ量が予定するデータ量よりも大きい場合減少し、圧縮された画像のデータ量が予定するデータ量よりも小さい場合増加することにより、予定するデータ量で画像圧縮されることを特徴とする請求項２記載の画像圧縮装置。
【請求項４】
画像を圧縮して送信する画像送信装置と、圧縮画像を受信して出力画像に変換する画像受信装置と、前記出力画像を出力する画像出力装置と、前記画像送信装置と前記画像受信装置とを接続する伝送網とからなる画像送受信装置であり、前記画像送信装置は、入力された各画像信号を予め算出されたあるいは入力された基底関数によって基底表現値に変換して圧縮する画像圧縮装置と、前記受信装置からの画像請求信号に応じて、前記圧縮された基底表現値の中から送信すべき次元数を選択して送信する分割送信部とを具備し、前記画像受信装置は、ユーザによる画像のダウンロード指示と表示すべき画像出力装置の性能やユーザによる受信したい情報の選択指示信号を画像請求信号として前記画像送信装置に対して要求する画像請求信号発信部と、前記画像送信装置から送信された圧縮画像を伸長する受信再現部と、前記伸長信号から出力画像を生成する出力画像変換部とを具備することを特徴とする画像送受信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチスペクトル画像、あるいは装置や照明に依存しない色空間の画像、あるいは多原色画像を高精度に圧縮、再生する画像圧縮装置および画像再現装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、多次元の画像を入力する画像入力装置として、マルチスペクトルカメラあるいはハイパースペクトルカメラと呼ばれるカメラが研究開発されつつある。例えば、特開平１１−８５９５２号公報記載の色再現装置では、その構成図を図２５に示す。複数枚のバンドパスフィルタで構成されるターレット２５０４をモータ２５０３で回転させながら撮像素子例えばＣＣＤ２５０５に画像を撮影する面順次のマルチスペクトルカメラ２５０２を用いて、マルチスペクトル画像を撮影している。マルチスペクトルカメラ２５０２で撮影されたマルチスペクトル画像は、装置に依存しない色空間変換手段２５０７でマルチスペクトルカメラ２５０５の入力プロファイル２５０６を参照しながら装置に依存しない色空間画像（例えば、ＸＹＺ画像）に変換する。変換された色空間画像は、更に出力値変換手段２５０９で出力プロファイル２５０８を参照して画像出力装置２５１０の特性にあわせたデバイス値に変換し、得られた出力画像を出力（表示、印刷）する。
【０００３】
次に、装置に依存しない色空間について説明する。カラー画像を処理する装置には、スキャナ、デジタルカメラ、プリンタ、ディスプレイ等さまざまなものがあるが、これら装置間で画像データを交換する手法の一つに、入力装置から入力されたカラー画像データを、一度装置に依存しない独立な色空間に変換してから、出力装置に出力するカラー画像データに変換するものがある。このように、画像入力装置の信号と装置に依存しない色空間との変換を確立しておけば、あらゆる画像出力装置にデータを渡すことができるため、入力装置と出力装置の組み合わせの数だけ色変換処理を決める必要がない。
【０００４】
また、画像入力装置から入力されたカラー画像データを装置だけでなく照明にも依存しない独立な色空間に変換しておけば、画像入力時の照明と異なる照明下の画像を出力装置から出力することもできる。
【０００５】
装置に依存しない独立な色空間としては、国際標準機関CIEが規定するXYZ三刺激値や、L*a*b*表色系、L*u*v*表色系、あるいはCAM97sなどのカラーアピアランスモデルを用いることが一般的であるが、カラーアピアランスモデルの属性値はXYZ三刺激値から算出されるため、画像入出力装置の信号からXYZ三刺激値を推定することができれば上記色変換が可能になる。
【０００６】
また、装置および照明に依存しない色空間としては、物体の分光反射率を用いることが一般的である。分光反射率に所望の照明をかけ積分すれば、XYZ三刺激値を算出することができる。
【０００７】
また、このような色再現装置で、画像入力装置と画像出力装置が遠隔地にある場合には、伝送する画像として図２６（ａ）から図２６（ｃ）に示す３種類が考えられる。図２６（ａ）は、入力画像を送信して遠隔地で以降の処理を行う場合であり、画像入力装置がマルチスペクトルカメラならばマルチスペクトル画像を送信する。マルチスペクトルカメラ２５０１で撮像したマルチスペクトル画像はネットワーク２５０２を介して伝送され、受信したマルチスペクトル画像は装置に依存しない色空間変換手段２５０３で色空間画像（例えば、ＸＹＺ画像）に変換する。さらに、変換された色空間画像は、出力値変換手段２５０４で出力プロファイルを参照して画像出力装置２５０５の特性にあわせたデバイス値に変換し、画像出力装置２５０５に出力画像を出力するものである。
【０００８】
図２６（ｂ）は装置に依存しない色空間、あるいは、装置および照明に依存しない色空間画像に変換してから送信して、遠隔地で以降の処理を行う場合であり、分光反射率画像やXYZ三刺激値の画像、あるいは、XYZ三刺激値に線形な色空間の画像を送信する。図２６（ｃ）は出力画像までを送信側で作成し、遠隔地で表示するだけの場合であり、出力装置が多原色表示機器であった場合には多原色画像を送信する。
【０００９】
しかし、いずれの場合にも、従来のRGB画像と比較してデータ量が膨大となる。例えば、可視域の400nmから700nmを10nmおきにサンプリングした31次元の分光反射率情報を512x480の画像とした場合、7MB以上となってしまう。そのため、蓄積容量の増加や伝送速度が高速になった現在でも、できる限り圧縮することが望まれている。
【００１０】
マルチスペクトル画像を圧縮する従来の方法には、例えば文献ディスプレイ  アンド  イメージング2000,Vol.8,pp.301-307記載の「主成分分析を用いたマルチバンド画像の圧縮法の検討」がある。
【００１１】
上記文献では、（１）マルチスペクトル画像を主成分分析して高次の項を削除する方法、（２）マルチスペクトル画像を矩形のブロックに分割し、ブロック毎に離散コサイン変換する方法、（３）マルチスペクトル画像を主成分分析した後、矩形のブロックに分割し、ブロック毎に離散コサイン変換する方法、（４）マルチスペクトル画像を矩形のブロックに分割した後、ブロック毎に主成分分析と離散コサイン変換を行う方法の４つの圧縮方法が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−８５９５２号公報
【非特許文献１】「主成分分析を用いたマルチバンド画像の圧縮法の検討」，ディスプレイ  アンド  イメージング2000,Vol.8,pp.301-307
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記従来の特開平１１−８５９５２号公報記載の色再現装置では、画像は未圧縮のまま送信されており、好ましくない。また、上記文献ディスプレイ  アンド  イメージング2000記載の画像圧縮方法では、マルチスペクトル画像全体あるいは矩形に分割したブロック毎に主成分分析を行っているが、ブロックのサイズが小さければブロック内が類似した色で構成される可能性が高いため、圧縮伸張後の再現精度は高い。しかし、ブロック数分だけ主成分分析を行う計算量が多いこと、および、ブロック数分の基底関数を送信しなければならないことから圧縮率が低くなってしまう。逆に、ブロックのサイズを大きくすると、ブロック内が類似した色で構成される可能性が低くなるため、圧縮伸張後の再現精度は低下してしまう。
【００１３】
このように、マルチスペクトル画像や多原色画像や装置あるいは装置および照明に依存しない色空間表現の画像を圧縮、再現する方法は未だ解決されない課題となっている。
【００１４】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたもので、マルチスペクトル画像や多原色画像や装置あるいは装置および照明に依存しない色空間表現の画像を圧縮、再現する画像圧縮装置および画像再現装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、画像入力装置から入力された各画像信号が前記クラスタ記憶手段に記憶されているクラスタのいずれに属すかを決定するクラスタ決定手段と、前記クラスタ別に異なる画像圧縮処理を行うクラスタ別画像圧縮手段を具備することを特徴とする画像圧縮装置およびクラスタ別に異なる再現処理を行うクラスタ別画像再現手段を具備することを特徴とする画像再現装置としたものであり、このようにすることで圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い圧縮と再現を実現することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、マルチスペクトル画像、あるいは装置や照明に依存しない色空間の画像、あるいは多原色画像を高精度に圧縮、再生する画像圧縮装置および画像再生装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、入力された各画像信号を予め統計処理によって算出した基底関数を使って基底表現値に変換し基底表現値を画素値とする画像を作成する基底表現画像作成手段と、基底関数に付随するパラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記基底表現画像のうち上位Z個の基底による基底表現画像とそのパラメータをまとめて１つのタグを付与し、上位Z以下の基底による基底表現画像とそのパラメータは異なるタグを付与して、別々に圧縮する分割圧縮手段とを具備することを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、送信する上で効率よい圧縮画像を実現することができるという作用を有する。
【００１８】
好ましくは、１つのタグとしてまとめる基底の数Zは、圧縮された画像のデータ量の応じて変化することを特徴とするものであり、送信する上で効率よい圧縮画像を実現することができるという作用を有する。
【００１９】
更に好ましくは、１つのタグとしてまとめる基底の数Zは、圧縮された画像のデータ量が予定するデータ量よりも大きい場合減少し、圧縮された画像のデータ量が予定するデータ量よりも小さい場合増加することにより、予定するデータ量で画像圧縮されるものであり、送信する上で効率よい圧縮画像を実現することができるという作用を有する。
【００２０】
本発明の実施形態は、画像を圧縮して送信する画像送信装置と、圧縮画像を受信して出力画像に変換する画像受信装置と、前記出力画像を出力する画像出力装置と、前記画像送信装置と前記画像受信装置とを接続する伝送網とからなる画像送受信装置であり、前記画像送信装置は、入力された各画像信号を予め算出されたあるいは入力された基底関数によって基底表現値に変換して圧縮する画像圧縮装置と、前記受信装置からの画像請求信号に応じて、前記圧縮された基底表現値の中から送信すべき次元数を選択して送信する分割送信部とを具備し、前記画像受信装置は、ユーザによる画像のダウンロード指示と表示すべき画像出力装置の性能やユーザによる受信したい情報の選択指示信号を画像請求信号として前記画像送信装置に対して要求する画像請求信号発信部と、前記画像送信装置から送信された圧縮画像を伸長する受信再現部と、前記伸長信号から出力画像を生成する出力画像変換部とを具備することを特徴とする画像送受信装置としたものであり、圧縮画像の効率良い送受信を実現することができるという作用を有する。
【００２１】
本発明の他の実施形態は、画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、画像入力装置から入力された各画像信号が前記クラスタ記憶手段に記憶されているクラスタのいずれに属すかを決定するクラスタ決定手段と、前記クラスタ別に異なる画像圧縮処理を行うクラスタ別画像圧縮手段とを具備したものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２２】
本発明の他の実施形態は、入力画像の画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、前記入力された各画像信号が前記パラメータを用いてクラスタのいずれに属すかを決定するクラスタ決定手段と、各画像信号を前記クラスタ別に異なる画像圧縮処理を行うクラスタ別画像圧縮手段とを具備したものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２３】
好ましくは、前記クラスタ別画像圧縮手段は、入力画像の各画像信号をクラスタ別に予め統計処理によって算出した基底関数を使って低次の基底係数に変換することで画像圧縮を行うことを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２４】
好ましくは、前記クラスタは、同一の基底群で表現できる信号の集合であることを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２５】
好ましくは、前記クラスタは、類似した色あるいは分光反射率を持つ物体から得られる画像信号の集合であることを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２６】
好ましくは、前記クラスタは、ユーザが指定することを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２７】
本発明の他の実施形態は、入力画像の各画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、各クラスタ毎に予め統計処理によって算出した基底関数を算出するクラスタ毎基底決定手段と、前記入力された各画像信号が前記パラメータを用いてクラスタのいずれに属すかを決定するクラスタ判定手段と、前記クラスタ判定手段によって判定されたクラスタ値を画素とする画像を作成するクラスタ画像作成手段と、前記入力された各画像信号を前記クラスタ判定手段における判定結果に応じた基底関数を用いて基底係数に変換して基底表現画像を作成する基底表現画像作成手段と、前記クラスタ画像を圧縮するクラスタ画像圧縮手段と、前記基底関数を圧縮する基底関数圧縮手段と、前記基底表現画像を圧縮する基底表現画像圧縮手段とを具備することを特徴とする記載の画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２８】
好ましくは、前記基底表現画像圧縮手段は、前記基底表現画像を非線形量子化してから圧縮することを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００２９】
好ましくは、前記基底表現画像圧縮手段の圧縮は、前記基底表現画像の画素値をベクトル量子化することを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００３０】
好ましくは、クラスタ毎基底決定手段において求められる基底関数は、正規化関数と正規化信号用基底関数とからなることを特徴とする画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００３１】
更に好ましくは、前記基底関数は、正規化関数のみが異なり、正規化信号用基底関数は全クラスタで同一とすることを特徴とするものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００３２】
更に好ましくは、入力画像が複数のフレームから成る動画である場合に、クラスタ別の画像圧縮処理を行うためのパラメータは予め指定したフレーム数毎に更新する圧縮パラメータ更新手段を具備することを特徴とする請求項１０記載の画像圧縮装置としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い動画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００３３】
更に好ましくは、入力画像が複数のフレームから成る動画である場合に、クラスタ別の画像圧縮処理を行うためのパラメータは、動画からシーンチェンジ部を検出し、各シーン毎に更新するシーン毎圧縮パラメータ更新手段を具備することを特徴とするものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い動画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００３４】
本発明の他の実施形態は、入力された画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、入力された各クラスタ毎の基底関数を記憶するクラスタ毎基底記憶手段と、各画像圧縮信号が前記クラスタ記憶手段に記憶されているクラスタのいずれに属すかを判定するクラスタ判定手段と、前記クラスタ別に異なる画像復元処理で元画像を再現するクラスタ別画像再現手段を具備することを特徴とする画像再現装置としたものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００３５】
好ましくは、前記クラスタ別画像再現手段は、クラスタ別に異なる基底関数を使って画像を再現するものであることを特徴とするものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００３６】
好ましくは、各画像信号が属するクラスタ番号を画素値としたクラスタ画像と、各クラスタ毎の基底関数と、基底関数で表現した基底表現画像から元画像を再現することを特徴とするものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００３７】
好ましくは、前記基底関数は、正規化関数と正規化信号用基底関数とからなることを特徴とするものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００３８】
更に好ましくは、前記基底関数は、正規化関数のみが異なり、正規化信号用基底関数は全クラスタで同一とすることを特徴とするものであり、高圧縮の画像から精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００３９】
好ましくは、入力画像が複数のフレームから成る動画である場合に、クラスタ別の画像圧縮処理を行うためのパラメータは予め指定したフレーム数毎に更新する圧縮パラメータ更新手段を具備することを特徴とするものであり、高圧縮の動画像から精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００４０】
好ましくは、入力画像が複数のフレームから成る動画である場合に、クラスタ別の画像圧縮処理を行うためのパラメータは、動画からシーンチェンジ部を検出し、各シーン毎に更新するシーン毎圧縮パラメータ更新手段を具備することを特徴とするものであり、高圧縮の動画像から精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００４１】
本発明の他の実施形態は、入力画像の各画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータからどのクラスタに属するかを決定し、前記入力画像の各画像信号が属するクラスタ番号を画素値としたクラスタ画像と、各クラスタ毎に統計処理で算出した基底関数と、前記入力画像を前記基底関数で表現した基底表現画像とに圧縮することを特徴とする画像圧縮方法としたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００４２】
本発明の他の実施形態は、画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータと、入力された各クラスタ毎の基底関数を（予め）記憶し、入力された各画像圧縮信号が前記記憶されたパラメータからクラスタのいずれに属すかを判定し、前記判定されたクラスタ別に異なる画像復元処理で元画像を再現することを特徴とする画像再現方法としたものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００４３】
本発明の他の実施形態は、コンピュータに、入力画像の画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、前記入力された各画像信号が前記パラメータを用いてクラスタのいずれに属すかを決定するクラスタ決定手段と、前記クラスタ別に各画像信号を異なる画像圧縮処理を行うクラスタ別画像圧縮手段を機能させるための画像圧縮プログラムとしたものであり、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い画像圧縮を実現することができるという作用を有する。
【００４４】
本発明の他の実施形態は、コンピュータに、入力された画像信号を複数のクラスタに分類するためのパラメータを記憶するクラスタ記憶手段と、入力された各クラスタ毎の基底関数を記憶するクラスタ毎基底記憶手段と、各画像圧縮信号が前記クラスタ記憶手段に記憶されているクラスタのいずれに属すかを判定するクラスタ判定手段と、前記クラスタ別に異なる画像復元処理で元画像を再現するクラスタ別画像再現手段を機能させるための画像再現プログラムとしたものであり、精度の高い画像再現を実現することができるという作用を有する。
【００４５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４６】
本発明における圧縮対象画像は、マルチスペクトルカメラから入力されるマルチスペクトル画像、あるいは装置あるいは装置および照明に依存しない色空間表現の画像、あるいは多原色表示可能な画像出力装置用の画像である多原色画像のいずれかである。装置あるいは装置および照明に依存しない色空間表現の画像とは、例えば、XYZ画像、分光反射率画像や、各種色の見えモデル空間の画像、あるいはXYZに線形な色空間の画像を意味する。RGB画像も同一の方法で圧縮が可能であるが、本発明の効果がより大きいのは、３次元よりも多次元（多バンド）の画像である。
【００４７】
本実施の形態では、圧縮対象画像の例として分光反射率画像を圧縮する場合を取り上げる。すなわち、図２６における（ｂ）の場合を説明する。
【００４８】
分光反射率画像を入力する装置としては、極めて多バンドなハイパースペクトルカメラがある。あるいは、RGB３バンドのカメラや、１５次元程度のマルチスペクトルカメラで画像を撮影し、そのカメラのデバイス値から分光反射率画像を推定して得る方法である。
【００４９】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１にかかる画像圧縮装置のブロック図である。
【００５０】
図１において、１０４は色票画像１０２からクラスタを決定する前処理と、圧縮対象画像１０１を圧縮する圧縮処理の双方を行う画像圧縮装置である。１０１は圧縮対象画像であり、例として分光反射率画像を取り上げる。分光反射率画像は、可視の380nmから780nmを10nmおきに離散化すれば、１画素あたり、31次元のデータとなる。１０２はクラスタを決定する際に用いる色票の分光反射率画像である色票画像、１０３はクラスタを決定する際に用いる色票画像１０２と、圧縮の対象である圧縮対象画像１０１を記憶する画像記憶部である。
【００５１】
１０５は色票画像１０２から圧縮対象画像１０１の各画素を分類するクラスタの数と範囲を決定するクラスタ決定部、１０６はクラスタ決定部１０５で決定されたクラスタの数や範囲といったクラスタパラメータ、１０７はクラスタパラメータ１０６を記憶するクラスタ記憶部、１０８は各クラスタ毎に用いる基底を算出するクラスタ毎基底決定部、１０９はクラスタ毎の基底関数、１１０はクラスタ毎の基底関数を記憶するクラスタ毎基底記憶部、１１１はクラスタ毎の基底を圧縮する基底圧縮部、１１２は圧縮された圧縮基底である。
【００５２】
次に、１１３は実際の圧縮処理において、圧縮対象画像１０１の各画素が属するクラスタを判定するクラスタ判定部、１１４は判定されたクラスタ番号を画素値とするクラスタ画像、１１５はクラスタ画像１１４を圧縮するクラスタ画像圧縮部、１１６は圧縮された圧縮クラスタ画像である。
【００５３】
１１７は圧縮対象画像１０１の各画素値をクラスタ画像１１４の対応する画素値の示すクラスタの基底で表現したベクトル値に変換する基底表現部、１１８は圧縮対象画像１０１を基底表現した基底表現画像、１１９は基底表現画像１１８を上位３位までの基底表現ベクトルをまとめて圧縮し、また４位以下の基底表現ベクトルはそれぞれ個別に圧縮する分割圧縮部、１２０は分割圧縮部１１９によって圧縮された基底表現画像である。
【００５４】
図１の画像圧縮装置１０４の動作を説明する。動作は、色票画像１０２からクラスタを設定する前処理と、実際に圧縮対象画像１０１を圧縮する圧縮処理の２処理に分けられる。まず、前処理から説明する。
【００５５】
前処理においては、まず、図２に示すように、色票の例１（２０３）として圧縮対象となる画像対象画像１０１において特に高精度に再現したい色や、圧縮対象画像１０１において頻繁にある多数の色を、色票画像１０２として入力する。あるいは、高精度に再現したい色の例としては、圧縮対象画像１０１が医療診断を行うための皮膚の画像である場合には、色票の例２（２０２）の色票として皮膚の色を入力すればよい。色票の例１または色票の例２を画像入力装置２０１撮像し、色票画像１０２として出力し、画像圧縮装置１０４の画像記憶部１０３に記憶される。
【００５６】
画像記憶部１０３に記憶された色票画像１０２は、クラスタ決定部１０５に渡され、クラスタ決定部１０５では色票の色から同一の基底群で表現できる信号を１つのクラスタとして、複数のクラスタを決定する。クラスタ決定部１０５で決定されたクラスタは、クラスタパラメータ１０６としてクラスタ記憶部１０７に記憶される。また、クラスタ毎基底決定部１０８に渡され、クラスタ毎に基底関数１０９を決定し出力する。決定されたクラスタ毎の基底関数１０９はクラスタ毎基底記憶部１１０に記憶される。
【００５７】
以上の前処理は、画像入力装置が変わった場合や被写体の照明や環境が変更された場合、あるいは被写体の種類が変更された場合などに行うことが望ましい。
【００５８】
次に、圧縮対象画像１０１を圧縮する動作を説明する。
【００５９】
圧縮対象画像１０１を画像圧縮装置１０４に入力し、画像記憶部１０３に記憶する。クラスタ判定部１１３は、圧縮対象画像１０１の各画素が所属するクラスタをクラスタ記憶部１０７に記憶されたクラスタパラメータ１０６を用いて判定し、クラスタ番号を画素値として新たな画像であるクラスタ画像１１４を生成する。得られたクラスタ画像１１４はクラスタ画像圧縮部１１５で圧縮され、圧縮クラスタ画像１１６として出力される。
【００６０】
次に、クラスタ判定部１１３の出力であるクラスタ画像１１４と圧縮対象画像１０１は、基底表現部１１７に送られる。基底表現部１１７で、圧縮対象画像１０１の各画素の属するクラスタをクラスタ画像１１４から読み出し、所属するクラスタの基底関数１０９をクラスタ毎基底記憶部１１０から呼び、圧縮対象画像１０１の各画素を基底表現値に変換する。このようにして基底表現画像１１８が得られる。
【００６１】
基底表現部１１７で得られた基底表現画像１１８は、分割圧縮部１１９に渡され、分割圧縮部１１９において、予め定めた上位Ｚ個までの基底表現値はまとめて圧縮し、Z以下の基底表現値はそれぞれ個別に圧縮するように圧縮処理する。
【００６２】
このようにして、圧縮基底表現画像１２０が得られる。
【００６３】
以上の圧縮処理により、図３に示すように、圧縮対象画像１０１は、クラスタ画像１１４と基底表現画像１１８と基底関数１０９の３つのコンポーネントをそれぞれ圧縮して、圧縮クラスタ画像１１６、圧縮基底表現画像１２０、圧縮基底１１２が得られる。得られた各圧縮画像は、圧縮画像蓄積部１２１に蓄積される。
【００６４】
本実施の形態では、クラスタ画像１１４と基底表現画像１１８と基底関数１０９の３つのコンポーネントをそれぞれ圧縮して、圧縮クラスタ画像１１６、圧縮基底表現画像１２０、圧縮基底１１２としたが、これらクラスタ画像圧縮部１１５、分割圧縮部１１９、基底圧縮部１１１の処理は行わず、クラスタ画像１１４と基底表現画像１１８と基底関数１０９をそのまま送信してもかまわない。
【００６５】
また、本実施の形態おける圧縮対象画像１０１は、時間的位置又は空間的位置が異なる複数の画素又は領域画像の集合であってもかまわない。
【００６６】
逆に、時間的位置又は空間的位置が異なる複数の画素、あるいは画像集合内の1つの画素、あるいは領域画像をそれぞれ圧縮対象画像１０１とし、圧縮対象画像毎に圧縮処理を完結し、集合内の1つの画素又は領域画像全てを順次に圧縮処理してもかまわない。
【００６７】
上記のように構成された画像圧縮装置１０４の動作について、各処理部毎に詳細に説明する。
【００６８】
本発明の特徴となるクラスタを決定するための前処理を担うクラスタ決定部１０５、クラスタ毎基底決定部１０８の動作の詳細について説明する。
【００６９】
クラスタ決定部１０５は、同一の基底群で表現可能な色の範囲を決定するものであり、色票画像１０２を用いて算出する方法や、ユーザが指定する方法がある。
【００７０】
まず、色票画像１０２からクラスタを算出する方法について説明する。色票画像１０２は圧縮対象画像１０１の主な構成色から形成しておく。
【００７１】
圧縮対象画像１０１は、予め統計処理によって算出された基底関数によって、新しい基底表現値に変換される。基底関数を求める統計処理にはいくつかの方法があり、最も一般的な方法に主成分分析がある。主成分分析は、データの分散共分散行列あるいは相関行列の固有ベクトルを主成分軸すなわち基底とする手法である。すなわち、j番目のクラスタで主成分分析を行うには、（数１）に示すように色票画像１０２のnum個の色の分光反射率データを各列ベクトルとした行列Xjの分散共分散行列Ccov jあるいは相関行列Crel jを求め、その固有ベクトルを算出する。（数１）の行列Mjはnum個のデータの平均ベクトルμを列ベクトルとしてnum個並べたものである。これらの固有ベクトルpj1,…,pj31が基底となる。このとき、固有値λj iの値が最も大きい固有ベクトルが第１主成分となり、以下固有値が小さくなるに従って寄与率が低くなる。
【００７２】
【数１】
2006101512.tif 000003
【００７３】
主成分分析での基底は、データとして与えた点群との距離の和が最小になるように選択される。
【００７４】
主成分分析で選択された基底によって表現が困難なデータ（アブノーマルデータ）は、マハラノビス距離で判定できることが知られている。マハラノビス距離を（数２）に示す。
【００７５】
【数２】
2006101512.tif 000004
【００７６】
また、データがm次の正規分布に従うとき、マハラノビス距離は、自由度mのカイ二乗分布に従う。
【００７７】
そこで、データが正規分布であることを仮定して、各データのマハラノビス距離を求め、マハラノビス距離がカイ二乗分布によって示される閾値Χ2より大きいデータはアブノーマルデータであるとして除去していくことにより、同一の基底によって表現可能なデータ群すなわちクラスタを決定することができる。
【００７８】
具体的な手順について図４を用いて説明する。図４はクラスタ決定（算出）の手順の説明図である。
【００７９】
まず、手順４０１ですべての色票画像１０２を用いて主成分分析を行い、手順４０２で、色票画像１０２の各色のマハラノビス距離を求める。色票画像１０２に撮影されている各色を、以後、色票カラーと呼ぶことにする。
【００８０】
手順４０３で、カイ二乗分布において例えば信頼区間90パーセントを示す値を閾値Χ2とし、マハラノビス距離が閾値よりも小さい色票カラーはクラスタ１と決定される。
【００８１】
手順４０４で、手順４０３で求めたマハラノビス距離の大きい色票カラーのうち、色が類似しているものをグループ化し、グループ化された色票カラーをそれぞれ異なるクラスタと決定し、クラスタ２以降と名づける。
【００８２】
手順４０５で、２以降のクラスタで、そのクラスタの示すクラスタ範囲を算出する。例えば、クラスタに属する色の平均色をとり、平均色から例えば変数radiusで指定した範囲をそのクラスタの示すクラスタ範囲とする。変数radiusとして例えば0.1(データは分光反射率なので０から１をとる)の値を用いれば、平均色から半径0.1の範囲がそのクラスタの示すクラスタ範囲となる。
【００８３】
手順４０６では、以上で求められた、クラスタとクラスタの示すクラスタ範囲をクラスタパラメータ１０６としてクラスタ記憶部１０７に記憶しておく。
【００８４】
クラスタの示すクラスタ範囲の概念図を図５に示す。本実施の形態では画像の空間は分光反射率空間の３１次元であるが、図５においては説明を簡単にするために、バンド１からバンド３の３次元空間の場合を図示した。図５において、５０１は手順４０５で求めたクラスタ２のクラスタ範囲、５０２はクラスタ３のクラスタ範囲である。
【００８５】
以上のように、主成分分析したときのアブノーマルな色票カラーを取り除くことで、残った色票の分布は正規分布に近づいて行く。正規分布により近い色票カラーを母集団として主成分分析を行えば、主成分基底による表現精度が向上する。
【００８６】
また、クラスタ決定方法のもう１つの方法としてユーザが指定する方法について説明する。例えば、人間の肌が多い入力画像を対象とする場合は、色票カラーに肌色を多く用い、そして肌色に近い色を１つのクラスタとして決定すればよい。図６はクラスタをユーザが指示する場合の説明図である。ディスプレイ６０１には、色票の画像６０３が表示されている。この各色票カラーを分割してクラスタに割り振る。このときユーザが指定するのは、クラスタ２以降の色票カラーである。例えば、クラスタ２には、肌色近辺の色票カラー６０４を割り振り、クラスタ３には、木々の緑色近辺の色票カラー６０５を割り振る。クラスタ１は、クラスタ２、３で指定された色票カラーの残りが自動的に登録される。
【００８７】
更に、クラスタ決定方法のまた別の方法として、データ同士のユークリッド距離が近いものを１つのクラスタとして設定することもできる。ニアレストネイバー法や、Kミーン法と呼ばれるクラスタ分類手法であり、図７にその例となる手順を示す。
【００８８】
手順７０１で最初の色票カラーc1を入力する。手順７０２で、次の色票カラーc2と最初の色票カラーc1のユークリッド距離を算出する。手順７０３で、ユークリッド距離が閾値よりも小さければ同一のクラスタと判定し、大きければ異なるクラスタに分類する。手順７０４で、クラスタの代表値を設定する。このとき、クラスタに複数の色票カラーが分類されているならば、それらの平均値を代表値とし、１つの色票カラーのみしかない場合は、そのデータをそのまま代表値とする。手順７０５で、新しい色票カラーc3を入力し、代表値との距離が最も小さく、かつ、閾値よりも小さいクラスタに分類する。閾値よりも大きい場合は、新たなクラスタとする。これら手順７０４，７０５をすべての色票カラーcnについて繰り返し、最後に手順７０６でクラスタに属す色票番号とクラスタ範囲を出力する。
【００８９】
あるいは、クラスタ決定方法のまた別の方法として、赤、青、緑などの色毎をクラスタとしたり、色空間内を幾何学的に分割する方法もある。あるいは、比較的バンド数の少ない画像入力装置で撮影した画像から分光反射率画像を推定する際に、推定が容易なクラスタあるいは色集合に分割して推定を行う方法があるが、このとき用いたクラスタあるいは色集合を本実施の形態におけるクラスタとして用いてもよい。
【００９０】
以上で、クラスタを決定する方法の説明を終える。
【００９１】
次に、クラスタ毎基底決定部１０８の詳細な動作について説明する。
【００９２】
クラスタ毎の基底関数１０９は、クラスタ記憶部１０７に記憶されたクラスタパラメータ１０６からの各クラスタに属する色票カラーを主成分分析することで求める。主成分分析には、分散共分散行列を用いてもよいし、あるいは、相関行列を用いても良い。相関行列の場合には、基底関数以外に平均ベクトルや標準偏差ベクトルなど正規化に用いた関数も、基底関数１０９として記憶することになり、データ量は多くなるが表現精度は更に高くなる。
【００９３】
なお、クラスタの要素数が少ない場合には、クラスタに属する色票カラーを重み付けし、クラスタ外の色票カラーも使用して主成分分析して求めても良い。その具体的な方法手順を図８に示す。例としてクラスタ２の場合をとって説明する。
【００９４】
手順８０１でクラスタ２内の色票カラーに与える重みWを設定し、クラスタ２内の色票カラーはクラスタ２外の色票カラーよりも大きく重み付けして主成分分析を行う。このとき用いるクラスタ２外の色票カラーはクラスタ１に属する色票カラーとする。重み付け主成分分析とは、（数１）の行列において重み数W個を重複させ、データを並べることを意味する。この説明図を図９に示す。このように、（数１）の行列において、図９のようにクラスタ２内の色票カラーのデータを重みWの分だけ増加させればよい。
【００９５】
手順８０２で、クラスタ２およびクラスタ２外の色票カラーのマハラノビス距離を求める。
【００９６】
手順８０３で、クラスタ２内の色票カラーのマハラノビス距離が予めカイ二乗分布によって決められた閾値よりも大きい場合には、その色票カラーを除去し、再度主成分分析を行う。そうでなければ、処理を終了し、この時点で求められた基底をクラスタ２の基底関数１０９と決定する。
【００９７】
手順８０４で、再度クラスタ２およびクラスタ２外の色票カラーのマハラノビス距離を求める。
【００９８】
手順８０５で、クラスタ２内の色票カラーのマハラノビス距離が予め決められた閾値よりも大きい場合には、重みWの値を増加し再度、手順８０１に戻る。そうでなければ、処理を終了しこの時点で求められた基底をクラスタ２の基底関数１０９と決定する。
【００９９】
得られた各クラスタの基底関数１０９は、クラスタ毎基底記憶部１１０に記憶される。
【０１００】
このように、クラスタ２内の色票カラーのマハラノビス距離が予め決められた閾値よりも小さくなるまで繰り返される。
【０１０１】
以上の手順で得られた各クラスタ毎の基底関数１０９を用いれば、色票カラーとした色については低次の基底で高精度な再現が可能という効果がある。
【０１０２】
以上で、基底算出の詳細な説明を終える。
【０１０３】
次に、圧縮処理を担うクラスタ判定部１１３、基底表現部１１７の詳細な動作を説明する。
【０１０４】
クラスタ判定部１１２は、画像記憶部１０３からの圧縮対象画像１０１の画素に対してクラスタ記憶部１０７に記憶されているクラスタパラメータ１０６のクラスタ範囲をもとに属するクラスタを決定する。クラスタ範囲は、クラスタの中心色とその半径範囲radiusで決められているため、例えばクラスタ２の中心色を(d21,d22,…,d231)とすれば、（数３）を満足する場合に注目画像データはクラスタ２に属すると判定される。
【０１０５】
【数３】
2006101512.tif 000005
【０１０６】
集合の判定はクラスタ２からｎまで（nはクラスタの総数）まで行い、２以降のいずれのクラスタにも属さない場合は、クラスタ１に属すると判定する。
【０１０７】
以上の処理を画像記憶部１０３からの圧縮対象画像１０１の全画素で行い判定されたクラスタの番号を画素値とするクラスタ画像１１４が生成される。
【０１０８】
クラスタ画像１１４は、圧縮対象画像１０１と共に基底表現部１１７に渡される。基底表現部１１７は、クラスタ画像１１４の対応する画素値すなわちクラスタ番号に従って、基底関数１０９をクラスタ毎基底記憶部１１０から読み出し、圧縮対象画像１０１の各画素を基底表現値に変換し、基底表現画像１１８を出力する。基底表現値への変換式を、主成分分析に分散共分散行列を用いた場合を（数４）に、相関行列を用いた場合を（数５）に示す。（数４）、（数５）において、行列Pは基底関数pj1,…,pjnを寄与率の高い順に並べた行列であり、xは圧縮対象画像の画素値を縦ベクトルで表現した値、sは基底表現値（縦ベクトル）である。
【０１０９】
【数４】
2006101512.tif 000006
【０１１０】
【数５】
2006101512.tif 000007
【０１１１】
以上の手順で得られた基底表現値から基底表現画像１１８を生成するためには、基底表現値を量子化する必要がある。量子化の方法について説明する。基底表現画像１１８の第１主成分には多くのビット数を割り当て、低成分にほど少ないビット数を割り当てる。例えば第１主成分は１６ビット、第２主成分は８ビット、第３主成分は６ビット、というようにである。なぜなら、基底表現画像１１８の第１主成分は例えば−１５から１５、第２主成分は−５から５、第３主成分は−２から２、というようにとりうるダイナミックレンジが異なるし、第１主成分が最も画像を再現するときの寄与率が高いために量子化ビット数を多くとることで画像の品質を上げることができる。
【０１１２】
量子化の方法としては、線形量子化して所望のビット数の信号にしてもよいし、あるいは、図１２に示すように非線形量子化してもよい。非線量子化すれば、例えば第１主成分のダイナミックレンジを−１５から１５とした場合、−１５や１５といった端の値をとることは稀であるため、まばらに量子化し、比較的発生する率の高い０に近い値は密に量子化することになり効率が良い。
【０１１３】
以上を、圧縮対象画像１０１の全画素で行うことで、基底表現値sを画素値とした基底表現画像１１８が生成される。
【０１１４】
以上の処理によって、圧縮対象画像１０１は、クラスタ画像１１４と基底表現画像１１８と基底関数１０９を生成することになる。
【０１１５】
次に、クラスタ画像１１４と基底表現画像１１８と基底関数１０９をそれぞれ圧縮するクラスタ画像圧縮部１１５、分割圧縮部１１９、基底圧縮部１１１の詳細な動作について説明する。
【０１１６】
クラスタ画像圧縮部１１５では、クラスタ画像１１４を圧縮する。クラスタ画像１１４の圧縮には、サブサンプリングを用いる。サブサンプリング以外にも離散コサイン変換、ウエーブレット変換による圧縮、カオス圧縮など濃淡画像を対象とする変換符号化方法を適用してもよい。
【０１１７】
ここでは、例としてサブサンプリングによる圧縮方法について説明する。クラスタ画像１１４においては、同じ画素値が近隣の画素で続くことが多いため、サブサンプリングによる圧縮は有用である。図１０はサブサンプリングの説明図である。クラスタ画像の縦２画素、横２画素を１つのブロックとし、１ブロックを１つの画素で置き換える。このときの画素値は、例えばブロックの左上の画素値と決めておく。一般には、ブロック内の平均値で置き換えることが良く行われるが、クラスタ画像の性質上好ましくない。このようにすれば、画像のサイズが4分の１に圧縮することができる。
【０１１８】
次に、基底表現画像１１８を圧縮する分割圧縮部１１９について説明する。基底表現画像１１８は３１次元の画像である。全次元を使用すれば、圧縮対象画像１０１に完全可逆な圧縮となるが、Ｚ次（Ｚ＜３１）までに制限すれば非可逆圧縮となる。制限を行った非可逆圧縮によりデータ量を削減するのが普通であり、例えばnは7程度とすれば、多くの画像で目立った遜色なく再現可能な程度のロスとなることが実験からも判明している。
【０１１９】
Ｚの値の決定方法としては、ユーザが一意に決定する方法と圧縮されたデータ量(発生符号量)を基に算出する方法が考えられる。Ｚの値を発生符号量から算出する方法であれば、発生符号量が予定していた符号量よりも大きくなればＺの値を減少させ、逆に発生符号量が予定していた符号量よりも小さければＺの値を増加させることにより、発生符号量をコントロールすることが可能となる効果がある。この方法は、圧縮画像を記憶容量に制限のある記憶装置に記憶する、又は転送容量(バンド幅)に制限のある伝送路の転送場合に有効である。
【０１２０】
このようにしてデータ量に応じてコントロールされた上位Ｚ主成分の基底による基底表現画像１１８はまとめて１つのタグをつけ圧縮しておき、上位Ｚ以下の基底による基底表現画像１１８は個別にタグをつけ圧縮しておく。その画像フォーマット１１０４の説明図を図１２に示す。図１２では、上位Ｚ主成分の基底として第１から３主成分の圧縮された基底表現画像１２０１をまとめ、そのタグ１２０６として"Main Component"を付与し、上位Ｚ以下の基底として、第４主成分の圧縮された基底表現画像１２０２から第７主成分の圧縮された基底表現画像１２０３のタグ１２０８、１２１０として、"4th Component"から"7th Component"を付与して例を示している。
【０１２１】
図１２で個別のタグを付与された各コンポーネントには、基底表現画像が記述されているが、この基底表現画像を例えばサブサンプリングなどで更に圧縮しておくこともできる。図１２に更に圧縮した場合の画像フォーマット例を示す。クラスタ画像圧縮部１１５でクラスタ画像１１４をサブサンプリング圧縮している場合には、本分割圧縮部１１９でも基底表現画像１１８をサブサンプリング圧縮しておく。
【０１２２】
サブサンプリング圧縮以外にも、離散コサイン変換、ウエーブレット変換による圧縮や、カオス圧縮など濃淡画像を対象とする変換符号化方法を適用してもよい。このとき、上位主成分の画像ほど圧縮率を低くし、下位成分の画像ほど圧縮率を高くすれば再現精度が高く、なおかつ、高効率な圧縮を施すことができる。
【０１２３】
このように分割して圧縮することで、受信表示する端末の性能や、伝送網の性能、混雑度、あるいはユーザの指示に応じていくつまでの成分を送信あるいは受信するかを選択することができるという効果がある。
【０１２４】
以上で、分割圧縮部１１９の説明を終える。
【０１２５】
次に、基底圧縮部１１１について説明する。基底関数１０９は、本来連続値であるものを離散化しているため、隣あった値は近い値となる。そのため、基底関数１０９を圧縮する方法としては、サブサンプリングし、特に低主成分の基底ほどサンプリング間隔を長くとる方法や、図１３に示すように基底の第１成分１３０１はそのまま送り、第２成分以降は、第i+1成分から第i成分を引いた差分値１３０２、１３０３を符号化する方法がある。
【０１２６】
以上で、基底圧縮部１１１の説明を終える。
【０１２７】
なお、本発明は、図１における画像圧縮装置１０４の動作をCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをPC上のRAMにダウンロードし、PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１２８】
以上のように、本実施の形態によれば、画像信号を複数のクラスタに分類し各画像信号が前記クラスタのいずれに属すかを判定し、前記クラスタ別に異なる画像圧縮処理を行うことで圧縮率が高く、かつ再現精度の良い画像圧縮装置を実現することができる。
【０１２９】
（実施の形態２）
実施の形態１では静止画である分光反射率画像を圧縮する画像圧縮装置について開示した。本発明の実施の形態２では、時間的位置が異なる複数の画素又は画像の集合である動画像を圧縮する場合について開示する。このような場合には、集合内のそれぞれ時間的位置が異なる画素又は画像は相関性が高い。相関性が高い画像集合は同一の基底で表現できる可能性が高い。この特性を利用し、圧縮対象画像１０１を集合内のそれぞれ画像として画像毎に圧縮処理を完結するのではなく、圧縮対象画像１０１を集合内の画像として集合毎に圧縮処理を完結することにより、集合内の各画像で同一な基底を1つにまとめることができ、圧縮効率を高めることができる。なお、相関性の高い又は同一基底を持つ集合の検出は以下に示す技術がある。
（１）画像の相関係数をもとにしたシーンチェンジ検出
（２）画像毎に基底関数を求め、各画像の基底関数の相違をもとに検出
あるいは、予め決められたフレーム数毎に基底を算出するようにしてもよい。
【０１３０】
また、ある品目(衣類、食品など)又はある対象物(森、海など)のカタログや写真集など、品目や対象物が限られた画像の集合の場合においても、画像集合は同一の基底を持つ可能性が高い。この特性を利用し、同様に、圧縮対象画像101を集合内の画像として集合毎に圧縮処理を完結することにより、集合内の各画像で同一な基底を1つにまとめることができ、圧縮効率を高めることができる。
【０１３１】
図１４は、本発明の実施の形態２における画像圧縮装置のブロック図である。１４０１は新たな画像集合が入力されたことを検知し、クラスタ決定部１０７、クラスタ毎基底決定部１０８にパラメータの更新を指示するパラメータ更新手段、１４０２はパラメータ更新手段１４０１から出力される更新指示信号である。それ以外は図１と同様である。
【０１３２】
図１４のブロック図の動作を説明する。圧縮対象画像１０１は動画であるため、画像圧縮装置１０４に１フレームずつ入力される。画像圧縮装置１０４に入力された圧縮対象画像１０１は、パラメータ更新手段１４０１に送られ、パラメータ更新手段１４０１において前フレーム画像との相関係数をもとにシーンチェンジが行われたかどうかを判定する。シーンチェンジが行われたのでなければ、クラスタパラメータ１０６や基底関数１０９は更新する必要がないため、クラスタ決定部１０５、クラスタ毎基底決定部１０８に更新指示信号１４０２が非更新として通知される。従って、既にクラスタ記憶部１０７、クラスタ毎基底記憶部１１０に記憶されているクラスタパラメータ１０６、基底関数１０９を用いてクラスタ判定や基底表現を行う。
【０１３３】
一方、シーンチェンジが行われたと判断されたならば、クラスタ決定部１０５、クラスタ毎基底決定部１０８に更新指示信号１４０２が送られる。更新指示信号１４０２を受けたクラスタ決定部１０５は新たにクラスタパラメータ１０６を求め、またクラスタ毎基底決定部１０８も新たに基底関数１０９を求め、それぞれクラスタ記憶部１０７、クラスタ毎基底記憶部１１０に記憶する。クラスタ判定部１１３はクラスタ記憶部１０７に記憶されているクラスタパラメータ１０６を用いてクラスタ判定を行い、基底表現部１１７はクラスタ毎基底記憶部１１０に記憶されている基底関数１０９を用いて基底表現を行う。
【０１３４】
クラスタ判定部１１３、基底表現部１１７の動作は実施の形態１と同様である。
【０１３５】
以上のように、本実施の形態によれば、時間的位置が異なる複数の画素又は画像の集合である動画像を圧縮する場合は、集合内のそれぞれ時間的位置が異なる画素又は画像の高い相関性を利用し、圧縮対象画像を集合内のそれぞれ画像として画像毎に圧縮処理を完結するのではなく、圧縮対象画像を集合内の画像として集合毎に圧縮処理を完結することにより、集合内の各画像で同一な基底を1つにまとめることができ、圧縮効率を高めることができる。
【０１３６】
（実施の形態３）
図１５は、本発明の実施の形態３における圧縮された画像を送信する画像送受信装置の構成図である。
【０１３７】
１５０１は、画像を圧縮し送信する画像送信装置、１５０２はネットワーク、１５０４は画像受信装置、１５０３は画像送信装置１５０１と画像送信装置１５０４の中間に位置する中継端末である。１５０５は画像送信装置１５０４内の画像請求信号発信部であり、ユーザの指示によって画像のダウンロード請求を画像分割送信部１５１０に対して行う。１５０６は要求した画像を受信して圧縮を解除する受信再現部、１５０７は受信画像を画像出力装置用の信号値に変換する出力画像変換部である。１５０８は画像送信装置１５０１内にある環境情報請求部であり、画像送信装置１５０４からの画像請求信号を受けると、ネットワーク１５０２の性能や混雑度を請求する信号を発信する。１５０９は環境情報取得部であり、画像送信装置１５０４や中継端末１５０３から送られてきた情報を取得する。１５１０は分割送信部であり、分割して圧縮してある圧縮画像のうち環境情報取得部１５０９で取得した情報によって送信すべき次元数を取捨選択して送信する。１５１１は実施の形態１の画像圧縮装置である。画像圧縮装置１５１１は実施の形態１で開示したようにクラスタ毎に異なる基底関数を用いるものであってもよいし、あるいは、全画素において同一の基底関数を用いるものであっても構わない。また、１５１２は中継端末１５０３内にある送信網情報発信部であり、画像送信装置１５０１からの環境情報取得信号を受けて、送信網の性能や混雑度などの情報を画像送信装置１５０１に渡す。１５１３は画像を表示する画像出力装置、１５１４は受信した画像を再現する画像再現装置である。
【０１３８】
上記のように構成された画像送受信装置の動作について詳細に説明する。
【０１３９】
最初に分割送信の動作を説明する。
【０１４０】
まず、画像受信装置１５０４の画像請求信号発信部１５０５からユーザが画像のダウンロード請求を画像送信装置１５０１に対して行う。環境情報請求部１５０８は画像請求信号を受けて、次に画像受信装置１５０４に対しては画像を表示する端末の情報を渡すように、また、中継端末１５０３に対してはネットワーク１５０２の性能や混雑度に関する情報を渡すように指示信号を出す。送信網情報発信部１５１２は環境情報取得信号を受けて、ネットワーク１５０２の情報を画像送信装置１５０１に送り返す。分割送信部１５１０は送り返されてきたネットワーク情報によって、画像圧縮装置１５１１に分割圧縮して蓄積されている画像のうち送信すべき情報を取捨選択して画像受信装置１５０４に送信する。圧縮画像は図１２に示すように、コンポーネント毎に圧縮が施されているため、必要なコンポーネントまでを送信するという分割送信が可能となる。
【０１４１】
受信再現部１５０６は、送信されてきた圧縮画像を受信して再現し、出力画像変換部１５０７に渡す。出力画像変換部１５０７は受信画像から画像出力装置１５１３用の信号値に画像を変換して画像出力装置１５１３に表示する。
【０１４２】
なお、本発明は、画像圧縮装置、画像送信装置、画像受信装置の動作をそれぞれCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをそれぞれPC上のRAMにダウンロードし、各PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置あるいは画像出力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置あるいは画像出力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１４３】
以上のように、本実施の形態によれば、送信先や送信網の情報に応じて送信データを可変とすることで、多次元の画像を効率良く送受信することができる。
【０１４４】
（実施の形態４）
実施の形態３では、画像データを送る側あるいはネットワークの性能や混在状態に応じて、送信する画像の情報量を制限していたが、実施の形態４ではユーザが、送信すべき情報を指定するものである。図１６は、ユーザが送信すべき情報を指定する分割送信を行う画像送受信装置の構成図である。図１５と異なるのは、新たにユーザ指示信号発信部１６０１が画像受信装置１５０４内にある点である。ユーザは、ダウンロードを請求する画像に対し、画像の品質を指定する。高品質を選択すれば、多くの次元数までの圧縮画像が送信されることになり、一方、低品質を選択すればせいぜい３次元程度までの圧縮画像が送信される。
【０１４５】
デジタル画像が有償にてダウンロードされるときは、ユーザが指示した品質により、価格が異なる。あるいは、送信する際に情報を取捨選択するのではなく、既にダウンロードされた画像から再現に用いる情報を受信再現部１５０６で取捨選択してもよい。
【０１４６】
また、送信時の環境状況に応じて送信データあるいは受信データを可変とすることで、多次元の画像を効率良く送受信することができる。
【０１４７】
なお、本発明は、画像圧縮装置、画像送信装置、画像受信装置の動作をそれぞれCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをそれぞれPC上のRAMにダウンロードし、各PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置あるいは画像出力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置あるいは画像出力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１４８】
以上のように、本実施の形態によれば、ユーザの指示に応じて送信データを可変とすることで、多次元の画像を効率良く送受信することができる。
【０１４９】
（実施の形態５）
実施の形態３、４では、図２６の（ｂ）の送信形態について説明した。すなわち装置および照明に依存しない色空間の画像である分光反射率画像を圧縮、送信する方法を示した。本実施の形態５では、図２６の（ｃ）の送信形態すなわち多原色画像を圧縮、送信する方法について開示する。
【０１５０】
多原色画像を圧縮する方法は実施の形態１と同様である。実施の形態３、４と異なるのは、多原色画像を分割圧縮した場合の送信方法である。
【０１５１】
図１７に本発明の実施の形態５における多原色画像分割送受信を行う画像送受信装置の構成例を示す。図１７の各部の構成は、実施の形態３の図１５で示した分割送信例とほぼ同じであり、実施の形態３と異なるのは新たに端末情報発信部１７０１が追加されている点である。端末情報発信部１７０１は画像送信装置１５０１の環境情報請求部１５０８の指示に応じて画像受信装置１５０４の情報を画像送信装置１５０１に発信するものである。端末の情報としては、例えば、画像出力装置が３原色表示機器なのか、６原色表示機器か、などの表示できる原色数や、最大輝度値、ダイナミックレンジなどが挙げられる。特に、表示できる原色数が３原色であれば、送信すべき画像は３次まででよいため、図１２におけるフォーマットにおいてメインコンポーネントのタグのみを送信すればよい。このように、本実施の形態では、予め端末の情報を取得してから送信することで、表示機器が３原色なのに画像を７原色分まで送信してしまうというような無駄を省くことができる。
【０１５２】
図１７に示した多原色画像分割送受信を行う画像送受信装置の動作を説明する。
【０１５３】
まず、画像受信装置１５０４の画像請求信号発信部１５０５からユーザが画像のダウンロード請求を画像送信装置１５０１に対して行う。環境情報請求部１５０８は画像請求信号を受けて、次に画像受信装置１５０４に対しては画像を表示する端末の情報を渡すように、また、中継端末１５０３に対してはネットワークの性能や混雑度に関する情報を渡すように指示信号を出す。送信網情報発信部１５１２は環境情報取得信号を受けて、ネットワークの情報を画像送信装置１５０１に送り返す。端末情報発信部１７０１は、環境情報取得信号を受けて、画像受信装置１５０４の性能や原色数などの情報を画像送信装置１５０１に送り返す。
【０１５４】
分割送信部１５１０は、送り返されてきた端末情報とネットワーク情報によって、画像圧縮装置１５１１に分割圧縮して蓄積されている画像のうち送信すべき情報を取捨選択して画像受信装置１５０４に送信する。例えば、基底表現画像１１８の第何主成分までを送信するか、あるいは、どのタグ情報までを送信するかを選択する。
【０１５５】
受信再現部１５０６は送信されてきた圧縮画像を受信して再現し、出力画像変換部１５０７に渡す。出力画像変換部１５０７は受信画像から画像出力装置用の信号値に画像を変換して端末に表示する。
【０１５６】
なお、本発明は、画像圧縮装置、画像送信装置、画像受信装置の動作をそれぞれCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをそれぞれPC上のRAMにダウンロードし、各PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置あるいは画像出力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置あるいは画像出力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１５７】
以上のように、本実施の形態によれば、送信先の画像出力装置の情報に応じて送信データを可変とすることで、多次元の画像を効率良く送受信することができる。
【０１５８】
（実施の形態６）
本発明の実施の形態６では、クラスタ毎の基底関数を平均ベクトルとする以外はすべて同一とする方法について開示する。
【０１５９】
本実施の形態６にかかる画像圧縮装置のブロック図は実施の形態１の図１と同じである。実施の形態１と異なるのは、クラスタ毎基底決定部１０８の動作であり、以下に説明する。
【０１６０】
クラスタ毎基底決定部１０８は、クラスタ毎の基底関数を決定するものである。実施の形態１では、クラスタに属する色票カラーを用いて主成分分析により基底関数を決定していた。基底関数を決定する方法には、クラスタに属する色票カラーをそのまま用いて基底関数を求める方法と、クラスタに属する色票カラーから平均ベクトルを求め、色票カラーから平均ベクトルを減算するという正規化を施してから基底関数を求める方法とが考えられる。前者は、主成分分析を分散共分散行列で行う場合であり、後者は相関行列で行う場合に相当する。前者は、常に原点を通るように基底関数が決定されるのに対し、後者ではデータの中心を通るように基底関数が決定されるため、基底関数による再現精度が高くなる。
【０１６１】
そこで、本実施の形態では、後者の正規化を行った値を基底関数で表現するという方法において、平均ベクトルはクラスタに属する色票カラーから求めておき、正規化後のデータを表現するための基底関数はすべてのクラスタで同一のものを用いることを提案する。
【０１６２】
図１８は基底関数の説明図である。平均ベクトルμjは、各クラスタj毎に決定しておく。一方、基底関数はすべてのクラスタで共通であるため例えば図１８に示すような基底関数を設定しておく。すなわち、（数５）において平均ベクトルμjは、各クラスタj毎に異なるが、基底行列Pjはすべて共通となる。
【０１６３】
なお、本発明は、画像圧縮装置の動作をCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをPC上のRAMにダウンロードし、PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１６４】
以上のように、本実施の形態によれば、クラスタ毎の基底関数を同一とすることで、再現精度の低下は少なく、かつ、圧縮率の高い画像圧縮装置を実現できる。
【０１６５】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７では、基底表現画像１１８の圧縮方法としてベクトル量子化を用いて行う方法について開示する。
【０１６６】
本実施の形態にかかる画像圧縮装置のブロック図は実施の形態１の図１と同じである。実施の形態１と異なるのは、分割圧縮部１１９の動作であり、以下に説明する。
【０１６７】
クラスタ毎基底決定部１１９は、基底表現画像を圧縮するものである。実施の形態１では、離散コサイン変換とサブサンプリングを用いて圧縮を行った。それに対し、本実施の形態では、ベクトル量子化で圧縮を行う方法を示す。
【０１６８】
本発明の基底表現画像は、各画素毎に所属するクラスタが異なる、すなわち、基底関数が異なるのに、１つの基底表現画像として表現する点に特徴がある。この基底表現画像をベクトル量子化する。
【０１６９】
図１９はベクトル量子化の手順の説明図である。手順１９０１で、基底表現画像の最初の画素値（ベクトル値）を読み出す。手順１９０２で、次の画素値とのユークリッド距離を算出する。手順１９０３で、距離が閾値よりも大きければそれぞれを異なる量子化ベクトルとして記憶し、閾値よりも小さければそれらの平均値を量子化ベクトルとして記憶する。手順１９０４で、更に次の画素値を読み込み、既に記憶されている量子化ベクトルとの距離を求め、同様にして距離が閾値よりも大きければ新たな量子化ベクトルとして記憶する。以上を全画素について繰り返す。手順１９０５で最終的に、基底表現画像が量子化ベクトルの番号値を画素値とした画像（これを量子化画像と呼ぶことにする）と、量子化ベクトルの列が出力される。
【０１７０】
図２０は、ベクトル量子化による圧縮の説明図である。基底表現画像２００１は、量子化ベクトルの番号値を画素値とした画像（量子化画像２００２）と、量子化ベクトルの列２００３、２００４に圧縮される。このようにクラスタに分割してからベクトル量子化することで、（クラスタ画像のクラスタ数×量子化ベクトルの数）個の量子化ベクトルで画像を表現することになる。これにより、従来のようにクラスタに分割せずに圧縮対象画像を直接ベクトル量子化する場合と比較して、量子化ベクトル数が少なくてすむため、圧縮率が高く、なおかつ再現精度の高い圧縮を実現することができる。
【０１７１】
なお、本実施の形態では、７次までの基底係数を一度にベクトル量子化する場合を例にとって説明したが、実施の形態１に示した分割圧縮を行う場合には、３次までの主成分（メインコンポーネント）のみをベクトル量子化し、４次以降の成分は個別に圧縮して図１２に示したフォーマットで記述すればよい。
【０１７２】
また、圧縮対象画像が動画の場合には、図２１に示すように、量子化ベクトルとクラスタおよびクラスタ毎の基底関数は、例えば１５フレーム毎というように固定数のフレーム毎に設定しなおせばよい。あるいは、動画からシーンチェンジを認識し、シーン毎に設定しなおせば、より効率の良い圧縮を実現できる。
【０１７３】
なお、本発明は、画像圧縮装置の動作をCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをPC上のRAMにダウンロードし、PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像入力装置内のROMに記憶しておき、画像入力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０１７４】
以上のように、本実施の形態によれば、画像をクラスタに分割しておき、クラスタ毎に異なる基底関数で表現した基底表現画像をベクトル量子化することで、圧縮率が高く、かつ再現精度の高い画像圧縮装置を実現できる。
【０１７５】
（実施の形態８）
本発明の実施の形態８では、実施の形態１から２または６から７のいずれかの方法で圧縮された圧縮画像を再現し、画像出力装置に表示する画像再現装置を開示する。
【０１７６】
画像再現装置は、図１５〜図１７に示すように受信再現部１５０６、出力画像変換部１５０７から構成される。
【０１７７】
そこで、受信再現部１５０６および出力画像変換部１５０７の構成、動作を詳細に説明する。受信再現部は圧縮画像を受信し再現するものであり、出力画像変換部は再現画像を出力装置用の画像信号に変換するものである。
【０１７８】
圧縮画像は、マルチスペクトル画像か、装置あるいは装置および照明に依存しない色空間表現の画像（例えば、分光反射率画像）か、あるいは多原色画像のいずれでもかまわないが、実施の形態１で分光反射率画像を例にとったため、本実施の形態でも圧縮画像は分光反射率画像とし、それを再現する例を示す。
【０１７９】
まず、受信再現部１５０６について説明する。
【０１８０】
図２２は、画像再現装置内の受信再現部１５０６のブロック図である。受信再現部１５０６には圧縮画像が入力される。圧縮画像は、圧縮クラスタ画像１１６、圧縮基底表現画像１２０、圧縮基底１１２から成る。２２０１は圧縮クラスタ画像１１６の符号、圧縮を復元するクラスタ画像再現部、２２０２は圧縮基底表現画像１２０の符号、圧縮を復元する基底表現画像再現部、２２０３は圧縮基底１１２の符号、圧縮を復元する基底再現部である。２２０７はクラスタ毎の基底関数を記憶するクラスタ毎基底記憶部、２２０８は基底表現画像２２０５を記憶する基底表現画像記憶部、２２０９はクラスタ画像２２０４を記憶するクラスタ画像記憶部である。
【０１８１】
２２１０は基底表現画像記憶部２２０８から１画素ずつ読み出される注目画素値、２２１１はクラスタ画像記憶部２２０９から１画素ずつ読み出される注目画素値２２１０に対応するクラスタ値、２２１２は画像再現部からクラスタ毎基底記憶部に渡される注目画素値２２１０に対応するクラスタ値、２２１３は画像再現部からの指示によってクラスタ毎基底記憶部２２０７から読み出されるクラスタ値２２１１に対応する基底関数、２２１４は注目画素値２２１０のクラスタ値２２１１に対応する基底関数２２１３を用いて、注目画素値２２１０を基底表現値２２１０に変換する画像再現部、２２１５は再現された注目画素再現値、２２１６は注目画素再現値を順次記憶しておく再現画像記憶部、２２１７は全画素の処理が終了した後に出力される再現画像である。
【０１８２】
上記のように構成された画像再現装置の受信再現部の動作手順について図２３を用いて説明する。
【０１８３】
手順２３０１で、伝送されてきた圧縮クラスタ画像１１６、圧縮基底表現画像１２０、圧縮基底１１２が画像圧縮装置内の受信再現部１５０６に入力されると、それぞれがクラスタ画像再現部２２０１、基底表現画像再現部２２０２、基底再現部２２０３において復号され、圧縮を解除され、クラスタ画像２２０４、基底表現画像２２０５、基底関数２２０６となる。
【０１８４】
次に、手順２３０２で、クラスタ画像２２０４はクラスタ画像記憶部２２０９に、基底表現画像２２０５は基底表現画像記憶部２２０８に、基底関数２２０６はクラスタ毎基底記憶部に記憶される。基底表現画像記憶部２２０８に記憶されている基底表現画像２２０５は１画素ずつ注目画素値２２１０として画像再現部２２１４に読み出され、同時にクラスタ画像記憶部２２０９からも対応するクラスタ画像の画素値が注目画素のクラスタ値２２１１として画像再現部２２１４に渡される。
【０１８５】
手順２３０３で、画像再現部２２１５では、注目画素値２２１０の所属するクラスタ値２２１１をクラスタ毎基底記憶部２２０７に渡し、クラスタ値２２１１に対応する基底関数２２１３を受け取る。そして、（数６）あるいは（数７）を用いて基底表現画像２２０５の注目画素値２２１０から元の画像信号すなわち分光反射率を再現する。（数６）、(数７)において、xはもとの画像の画素値（分光反射率）を縦ベクトルで表現したもの、sは基底表現画像の画素値を縦ベクトルで表現したもの、Pjはクラスタjの基底を縦ベクトルとして横に並べた行列、μjはクラスタjの平均ベクトルである。
【０１８６】
基底表現画像２２０５の注目画素値の次元数は、画像送信装置が端末やユーザやネットワークの状況に応じて決定してくる。あるいは、画像受信装置において必要な次元数を限定する。このようにいずれかの方法で決定された次元数が例えば４次であれば、行列Pjを構成する基底は第１から第４主成分まででよい。
【０１８７】
なお、（数６）は基底を分散共分散行列から求めた場合に用い、（数７）は基底を相関行列から求めた場合に用いる。
【０１８８】
【数６】
2006101512.tif 000008
【０１８９】
【数７】
2006101512.tif 000009
【０１９０】
得られた分光反射率ｘは注目画素再現値２２１５として再現画像記憶部２２１６に渡される。１画素の処理が終了すると、次の画素の読み出される。
【０１９１】
以上の動作を全画素において繰り返すことで、再現画像２２１７が得られ、受信再現部１５０６から出力される。
【０１９２】
なお、圧縮画像が動画の場合には、圧縮基底１１２は、実施の形態２に示したように、固定数フレーム毎か、あるいは、シーンチェンジ毎にのみ送信されるので、新たな圧縮基底１１２が送信されてくるまでは、クラスタ毎基底記憶部２２０７に記憶される基底を書き換えなくてよい。
【０１９３】
次に、クラスタ画像再現部２２０１、基底表現画像再現部２２０２、基底再現部２２０３の動作の詳細を説明する。
【０１９４】
まず、クラスタ画像再現部２２０１で、圧縮クラスタ画像１１６を再現する。クラスタ画像２２０４は、例えばサブサンプリングで圧縮されている。
【０１９５】
ここでは、サブサンプリングされている場合の再現方法を説明する。サブサンプリングにより画像が縦1/2,横1/2とされている場合には、図２４に示すように１つの画素値２４０２を同じ画素値を持つ２ｘ２のブロック２４０１に書き換えることでクラスタ画像２２０４を再現する。
【０１９６】
次に、基底表現画像再現部２２０２で圧縮基底表現画像１２０を再現する。サブサンプリング圧縮や、離散コサイン圧縮、ウエーブレット圧縮、カオス圧縮など濃淡画像を対象とする一般的な画像圧縮方法が適用されている場合には、まず、これらの圧縮を伸長する。
【０１９７】
次に、伸長された基底表現画像は、例えば図１１に示すような非線形関数で量子化されているため、図１１の非線形関数の逆関数をかけて元の基底表現値に復元し、基底表現画像２２０５を再現して基底表現画像記憶部２２０８に記憶する。
【０１９８】
あるいは、基底表現画像２２０５がベクトル量子化されている場合には、手順２３０２、手順２３０３の代わりに、次のような方法で再現する。ベクトル量子化された基底表現画像１２０は、図２０に示すように、量子化画像と量子化ベクトルから成る。そのめ、量子化画像から各画素値の示す量子化ベクトルを読み出すことで基底表現画像２２０５を再現する。
【０１９９】
次に、基底再現部２２０３において基底関数を再現する方法について説明する。基底関数はサブサンプリングや、図１３に示すように基底の第１成分はそのまま送り、第２成分以降は、第i+1成分から第i成分を引いた差分値を符号化する方法で圧縮が行われているため、それぞれの方法に伴った再現方法で基底関数２２０６を再現する。例えば、サブサンプリングについては既に説明した方法と類似の方法で再現することができるし、図１３に示した符号化を再現するには、基底関数の第i+1成分は圧縮された値の第1成分から第i+1成分を加算することで基底関数２２０６を再現し、クラスタ毎基底記憶部２２０７に記憶する。
【０２００】
以上の手順により、受信再現部１５０６により分光反射率画像が再現画像２２１８として再現される。次に、分光反射率画像は出力画像変換部１５０７に渡され、画像出力装置に表示するための信号に変換される。出力画像変換部１５０７の詳細な動作を図２３の手順２３０４以降を用いて説明する。ここでは、例として画像出力装置がRGBの３原色表示のディスプレイであるとする。
【０２０１】
出力画像変換部１５０７では、まず、手順２３０４で分光反射率画像の各画素値である分光反射率に等色関数をかけて波長領域で積分し、XYZ三刺激値（X1,Y1,Z1）を算出する。次に、手順２３０５で（数８）により（R1',G1',B1'）を求める。（数８）において、(RX,RY,RZ)は画像出力装置の赤の最大信号時のXYZ三刺激値、(GX,GY,GZ)は画像出力装置の緑の最大信号時のXYZ三刺激値、(BX,BY,BZ)は画像出力装置の青の最大信号時のXYZ三刺激値である。
【０２０２】
【数８】
2006101512.tif 000010
【０２０３】
最後に、手順２３０６で、（R1',G1',B1'）にそれぞれ画像出力装置のガンマ関数をかけて、画像出力装置用のRGB信号(R1,G1,B1)に変換する。得られたRGB信号は画像出力装置に送られ、画像が表示される。
【０２０４】
なお、本発明は、画像再現装置の動作をCDROMに記憶し、CDROMに記憶してあるプログラムをPC上のRAMにダウンロードし、PC上のCPUに処理を行わせてもよい。または、画像出力装置内のROMに記憶しておき、画像出力装置内のCPUに前記処理を行わせてもよい。
【０２０５】
以上のように、本実施の形態によれば、各画像信号が前記クラスタのいずれに属すかを記述したクラスタ画像と、前記クラスタ別に異なる画像圧縮を施された基底表現画像と、クラスタ別の基底関数とから精度の高い画像を再現する画像再現装置を実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２０６】
以上のように本発明によれば、マルチスペクトル画像、あるいは装置や照明に依存しない色空間の画像、あるいは多原色画像を高精度に圧縮、再生する画像圧縮装置および画像再生装置などを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２０７】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる画像圧縮装置のブロック図
【図２】実施の形態１にかかる色票の説明図
【図３】実施の形態１にかかる画像圧縮の概念図
【図４】実施の形態１にかかるクラスタ決定部１０５の動作手順を示す図
【図５】実施の形態１にかかるクラスタ範囲の概念図
【図６】実施の形態１にかかるクラスタのユーザ指定の説明図
【図７】実施の形態１にかかるクラスタ決定部１０５の動作手順を示す図
【図８】実施の形態１にかかるクラスタ毎基底決定部１０８の動作手順を示す図
【図９】実施の形態１にかかる重み付け主成分分析の説明図
【図１０】実施の形態１にかかるサブサンプリングの説明図
【図１１】実施の形態１にかかる基底係数の非線形量子化用関数を示す図
【図１２】実施の形態１にかかる画像の分割圧縮の説明図
【図１３】実施の形態１にかかる基底圧縮部１１１の圧縮例を示す図
【図１４】実施の形態２にかかる動画像圧縮装置のブロック図
【図１５】実施の形態３にかかる分割送信を行う画像送受信装置の構成図
【図１６】実施の形態４にかかるユーザ指示型分割送信を行う画像送受信装置の構成図
【図１７】実施の形態５にかかる多原色画像分割送受信を行う画像送受信装置の構成図
【図１８】実施の形態６にかかるクラスタ毎基底の説明図
【図１９】実施の形態７にかかるベクトル量子化の手順の説明図
【図２０】実施の形態７にかかるベクトル量子化の説明図
【図２１】実施の形態７にかかる動画圧縮の説明図
【図２２】実施の形態８にかかる画像送信装置内の受信再現部のブロック図
【図２３】実施の形態８にかかる画像再現の手順を説明する図
【図２４】実施の形態８にかかるサブサンプリング再現の説明図
【図２５】従来例における色再現装置の構成図
【図２６】従来例における伝送形態の説明図
【符号の説明】
【０２０８】
１０１    圧縮対象画像
１０２    色票画像
１０３    画像記憶部
１０４    画像圧縮装置
１０５    クラスタ決定部
１０６    クラスタパラメータ
１０７    クラスタ記憶部
１０８    クラスタ毎基底決定部
１０９    基底関数
１１０    クラスタ毎基底記憶部
１１１    基底圧縮部
１１２    圧縮基底
１１３    クラスタ判定部
１１４    クラスタ画像
１１５    クラスタ画像圧縮部
１１６    圧縮クラスタ画像
１１７    基底表現部
１１８    基底表現画像
１１９    分割圧縮部
１２０    圧縮基底表現画像
【図１】
2006101512.tif 000011
【図２】
2006101512.tif 000012
【図３】
2006101512.tif 000013
【図４】
2006101512.tif 000014
【図５】
2006101512.tif 000015
【図６】
2006101512.tif 000016
【図７】
2006101512.tif 000017
【図８】
2006101512.tif 000018
【図９】
2006101512.tif 000019
【図１０】
2006101512.tif 000020
【図１１】
2006101512.tif 000021
【図１２】
2006101512.tif 000022
【図１３】
2006101512.tif 000023
【図１４】
2006101512.tif 000024
【図１５】
2006101512.tif 000025
【図１６】
2006101512.tif 000026
【図１７】
2006101512.tif 000027
【図１８】
2006101512.tif 000028
【図１９】
2006101512.tif 000029
【図２０】
2006101512.tif 000030
【図２１】
2006101512.tif 000031
【図２２】
2006101512.tif 000032
【図２３】
2006101512.tif 000033
【図２４】
2006101512.tif 000034
【図２５】
2006101512.tif 000035
【図２６】
2006101512.tif 000036